900美元時薪的AI工程師，正在搶走麥肯錫AI咨詢師的飯碗。

一股AI工程師「顧問化」的風潮，正在撬動咨詢業。

當企業急于把GenAI落地，卻困于高達95%的試點項目失敗率時，一家名為Hasura的公司給出了一種激進的解法：

他們讓AI工程師直接上陣做顧問，并給出了遠高于四大咨詢公司合伙人的900美元時薪。

有網友將PromptQL的宣戰，比作「Netflix對決Blockbuster」時刻。

流媒體平臺Netflix顛覆了線下影像租賃巨頭Blockbuster，而PromptQL似乎正在重現這一歷史時刻。

AI工程師跨界碾壓MBA咨詢師

PromptQL是一個企業級AI平臺，它背后是總部位于舊金山的開發者工具公司Hasura。

該團隊正在向其工程師支付每小時900美元的工資，這些工程師負責構建并部署AI智能體，利用大模型來分析公司的內部數據。

PromptQL的聯合創始人兼CEO Tanmai Gopal認為，PromptQL關于AI工程師的報價，反映了為跟上快速變化的技術所需的「直覺」和技術能力。

這種報價，與市場上的AI工程師的行價是一致的；甚至還有必要進一步上調報價，因為客戶并沒有對他們的報價提出異議。

在Gopal的描述中，PromptQL的創新之處，在于讓AI工程師同時擔任顧問和前線部署工程師（FDE）兩種角色，這是一種銷售與工程相結合、負責集成AI解決方案的崗位，這正是讓他們的員工如此有價值的原因。

這種新的「AI工程師顧問」浪潮正在撼動咨詢行業，改變傳統咨詢合作伙伴關系的預期與文化，它直指「MBA式AI顧問」的軟肋：

「所謂MBA類型的人……他們很有戰略思維，也很聰明，但對AI能做什么沒有直覺」，Gopal說。

據Gopal表示，目前，PromptQL合作的客戶名單，涵蓋了網絡巨頭，頂級的快餐、電商、雜貨、外賣科技公司，以及規模最大的一些B2B公司。

時薪900美元，還是給低了

900美元時薪，AI工程師的薪酬報價過高了嗎？

Gopal認為，這個價格甚至可能報低了，還想要進一步漲價。

Deep Tech Recruitment創始人Oana Iord?chescu認為，大企業和初創公司正以前所未有的速度爭奪資深AI工程師，這是推動AI工程師高薪酬的重要原因。

這些AI工程師的薪酬定價，遠高于甚至四大咨詢公司的合伙人，后者通常每小時大約400～600美元。

由于傳統的管理咨詢顧問可以設計AI戰略，但大多數缺乏將AI落地業務場景的實際技術專長，他們無法調試模型、構建數據管道，或將系統集成到遺留基礎設施中。

而AI工程師的出現，彌合了從AI技術到落地的鴻溝，他們不僅可以提建議，還可以親自執行。

AI顧問Rob Howard表示，他并不驚訝這樣「令人瞠目」的AI咨詢報酬，他說：

當公司競相引入AI業務的同時，  凡是帶有AI組件的項目都會出現溢價。

Howard也是Innovating with AI的CEO，這是一家教人如何成為AI顧問的項目。他表示，他們推出一些AI培訓課程，每小時也能達到400~500美元的定價。

市場的定價預期很高，而且真正勝任的人才供不應求，將AI工程師的報價維持在高位。

95%企業AI項目失敗 關鍵在于「學習鴻溝」

近期MIT的一份報告引發普遍關注。

報告原文鏈接：https://www.artificialintelligence-news.com/wp-content/uploads/2025/08/ai_report_2025.pdf?utm_source=chatgpt.com

該報告顯示：盡管生成式AI對企業看起來很有前景，但95%旨在快速推動營收增長的項目都失敗了。

該報告第一作者、MIT NANDA項目的研究貢獻者Aditya Challapally曾指出這些AI試點項目失敗的原因：

它們的失敗并不在于AI模型的質量，而在于工具和組織兩方面存在的「學習鴻溝」。

許多大公司，以及初創公司，的確在生成式AI上表現出色。一些初創公司，一年內營收就能從0跳到2000萬美元。

這些公司高速增長的秘訣在于，它們專挑AI落地過程中的一個痛點，將執行做好，并且與使用其工具的公司聰明地建立合作關系。

考慮到絕大部分公司，已經花了兩年時間試驗AI卻幾乎顆粒無收，如果能夠彌補其中的斷層和鴻溝，AI工程師900美元的時薪，也就完全說得通了。

在GenAI浪潮下，絕大部分公司陷入對AI進展的FOMO（Fear of Missing Out）恐懼和焦慮中。

而且，他們也逐漸意識到，傳統顧問在AI咨詢上的短板，企業級AI落地，需要真正能將AI戰略在實際業務中落地的「工程級」人才。

這帶來了目前AI工程師的溢價。「它們更像是公司買的一份保險，避免自己落入那95%失敗的統計。」

這種溢價是否會持續還不得而知。

McCracken在人工智能領域25年以上經驗，他認為PromptQL推出的「AI工程師」，更像是換湯不換藥，其中的不少創新，都是以往的工程師多年以來在做的事情。

在McCracken看來，AI項目不是因為缺少框架或巧妙的新的提示而失敗，而是因為高管追逐炒作，激勵措施不完善等因素造成的：

「這不是花每小時900美元請工程師就能解決的問題，而是要靠踩坑、傷疤換來的實戰經驗來解決。」

除了McCracken的質疑之外，PromptQL推出的「AI工程師」，同樣也面臨著市場教育的困難。

其中最大的挑戰：是老牌公司領導觀念的改變，他們更多習慣于傳統風格的顧問。

因此，PromptQL還要改變這種舊觀念，讓更多企業決策者認識到：事情的解決，已經有了新的方法。